全球滑坡灾害预测数据集GlobalLandslidePredictionDataset-dsalgo
数据来源：互联网公开数据
标签：滑坡, 灾害预测, 机器学习, 地理信息, 气象数据, 灾害风险, 灾害事件, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的滑坡灾害相关数据，记录了全球范围内发生的滑坡事件以及相关的气象和地理环境信息，旨在支持滑坡灾害的预测和风险评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度，从具体起始日期到具体结束日期（具体时间跨度需根据数据集中的“date”字段确定）。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含不同国家和地区的滑坡事件信息。
数据维度：数据集包括滑坡事件的发生日期、经纬度、发生国家、伤亡人数、事件类型、触发因素、滑坡严重程度、发生地点等关键信息。此外，还包含了滑坡发生前35天内的气象数据，如降水、气温、气压、湿度和风速等。
数据格式：CSV格式，文件名为SupervisedLandslideDataset.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的灾害报告、气象数据以及地理信息数据库。数据集已进行数据清洗和整合，便于直接用于分析。
该数据集适合用于滑坡灾害风险评估、预测模型构建、以及灾害预警系统的开发。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然灾害、地理学、气象学等相关领域的学术研究，例如滑坡发生机制研究、灾害风险评估、气候变化对滑坡的影响分析等。
行业应用：可以为政府部门、保险公司、建筑行业等提供数据支持，特别是在灾害风险管理、城市规划、基础设施建设等领域。
决策支持：支持政府和相关机构制定灾害预警和应急响应策略，优化资源分配，降低灾害损失。
教育和培训：作为地理信息系统、环境科学、风险管理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解滑坡灾害的成因和影响。
此数据集特别适合用于构建滑坡灾害预测模型，分析滑坡发生的关键影响因素，并评估不同区域的滑坡风险，最终实现对灾害的有效预警与防范。
